1. Pytorch显存动态分配规律探索
随着机器学习领域的发展，深度学习模型的训练变得越来越复杂和深入。这增加了对GPU资源的要求。Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架。然而，在进行模型训练时，我们经常会遇到“CUDA Out of Memory”（显存溢出）这样的错误。本文将探索Pytorch动态分配显存的规律，以便更有效地使用GPU资源。
2. Pytorch显存动态分配规律的背景
2.1 Pytorch中的显存管理
在Pytorch中，显存分配由CUDA管理。Pytorch只负责将数据传输到和从GPU中。我们可以使用torch.cuda.memory_allocated()函数来查看Pytorch已经分配的显存量。
import torch
a = torch.randn((1024, 1024, 10))
print(torch.cuda.memory_allocated())
此时，我们已经使用了大约40MB的显存。为什么是40MB而不是204.8MB呢？这是因为Pytorch不是立即分配整个变量所需的显存。
2.2 Pytorch中的分块机制
Pytorch在使用GPU资源时使用的是分块机制。即在进行模型训练时，Pytorch将所需的显存分成多个块。每块显存的大小通常为512MB。每块显存都以相同大小的Tensor对象表示。
我们可以使用torch.cuda.max_memory_allocated()函数来查看Pytorch已经分配的最大显存量。
import torch
a = torch.randn((1024, 1024, 100))
print(torch.cuda.max_memory_allocated())
此时，我们已经使用了大约204.8MB的显存，因为Tensor对象大小为1024 x 1024 x 100 x 4 / 1024 / 1024 ≈ 405MB，这会导致一块完整的显存被分配。如果我们增加次数，也就是多次使用显存，会看到分配的显存次数变多，因为Pytorch会将数据分配到不同的gpu内存块中。
3. Pytorch显存动态分配规律的探索
3.1 Pytorch动态分配显存的原理
在深度学习模型训练中，我们需要不断地调节网络参数以最大限度地提高模型性能。与此同时，Pytorch需要不断地复制网络参数、梯度和缓存到GPU显存中。动态分配显存的方法是，Pytorch在显存单块不足时分配新的显存块，以供Tensor对象使用。
在Pytorch中，动态分配GPU显存是按需完成的。当Tensor对象无法在当前显存块中分配时，Pytorch会通知CUDA分配一个更大的显存块。这种分配方法使得我们能够更好地利用GPU的显存空间并且更长时间地训练我们的深度学习模型。
3.2 Pytorch动态分配显存的限制
动态显存分配看起来太好了，那么它有哪些限制呢？
首先，动态显存分配会使训练速度降低。当Pytorch分配更大的显存块时，它会将Tensor对象复制到新的显存块中，这可能需要花费一些时间。因此，在模型训练过程中，我们应该尽可能避免动态分配显存。
其次，动态显存分配会导致“CUDA Out of Memory”错误。当显存块未能为模型参数和Buffer对象分配足够的显存时，Pytorch将不得不停止训练并退出程序。因此，在模型训练过程中，我们应该小心地控制模型大小和Batch大小，以避免“CUDA Out of Memory”错误。
4. 如何避免显存溢出问题
4.1 减少模型的大小
减少模型的大小是避免显存溢出的最简单方法。我们可以使用更小的网络模型、降低Batch大小或采用更少的层数。这将减少在GPU显存中存储的模型参数和缓存的数量，并有助于避免“CUDA Out of Memory”错误。
4.2 释放不需要的显存
Pytorch不会自动释放不再使用的显存块。因此，我们需要手动清除缓存，释放不再使用的显存块。为此，可以使用torch.cuda.empty_cache()函数。
import torch
a = torch.randn((1024, 1024, 100))
print(torch.cuda.memory_allocated())
del a
torch.cuda.empty_cache()
print(torch.cuda.memory_allocated())
使用上述代码，我们可以释放未被使用的内存块。
4.3 手动分配显存
在某些情况下，手动分配显存可能是一个好主意。手动分配显存通常需要使用torch.cuda.Stream。Stream是一种CPU对象，可以帮助我们有效地管理GPU进程。
我们可以使用以下代码将Tensor对象分配到GPU显存中：
import torch
stream = torch.cuda.Stream()
with torch.cuda.stream(stream):
a_gpu = torch.randn((1024, 1024, 100), device='cuda')
此时，我们已经成功将Tensor对象a_gpu分配到GPU显存中。
5. 总结
在深度学习中，遇到“CUDA Out of Memory”错误是很常见的。通过了解Pytorch显存动态分配的规律，我们可以更好地利用GPU显存空间，确保模型训练的顺利进行。要避免显存溢出问题，我们可以使用较小的网络模型，减少Batch大小、释放未使用的显存块或手动分配显存。当我们遵循这些最佳实践时，我们将更有效地利用GPU资源，提高我们的深度学习模型的训练速度和准确性。